汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)在線(xiàn)測(cè)量及預(yù)報(bào)技術(shù)研究.pdf

1、開(kāi)展汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)在線(xiàn)測(cè)量及預(yù)報(bào)技術(shù)研究，提前預(yù)報(bào)汽車(chē)未來(lái)時(shí)刻的行駛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，預(yù)先警示駕駛員，甚至直接驅(qū)動(dòng)車(chē)輛控制系統(tǒng)，對(duì)于提高車(chē)輛行駛主動(dòng)安全、減少道路交通事故將起到十分重要的作用。
　　 汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)在線(xiàn)測(cè)量及預(yù)報(bào)技術(shù)是指汽車(chē)在道路行駛過(guò)程中，通過(guò)布置在汽車(chē)上的慣性傳感器在線(xiàn)地監(jiān)測(cè)汽車(chē)行駛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用一定的技術(shù)和手段進(jìn)一步準(zhǔn)確可靠地預(yù)測(cè)出汽車(chē)未來(lái)短時(shí)間(1至3秒)內(nèi)的行駛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
　　 為實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)

2、參數(shù)在線(xiàn)測(cè)量的目的，自主設(shè)計(jì)了微慣性測(cè)量單元MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)，對(duì)其誤差模型進(jìn)行了分析，同時(shí)設(shè)計(jì)了MIMU的標(biāo)定系統(tǒng)和開(kāi)展了傳感器的標(biāo)定工作。進(jìn)一步研究了汽車(chē)的姿態(tài)和速度積分算法，考慮到MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems)傳感器精度相對(duì)較低的因素，設(shè)計(jì)了Kalman濾波器來(lái)完成傳感器信號(hào)的融合處理以獲得汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值。并進(jìn)一步開(kāi)

3、展了Matlab仿真工作，仿真結(jié)果表明汽車(chē)姿態(tài)與速度積分算法以及Kalman濾波器設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性。
　　 在獲得汽車(chē)行駛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的基礎(chǔ)上，基于自回歸(Auto-Regressive，AR)模型、多層遞階(Multi-Level Recursive，MLR)模型開(kāi)展了汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的預(yù)報(bào)研究。詳細(xì)分析了兩者的具體建模預(yù)報(bào)過(guò)程，并著重對(duì)與行車(chē)安全密切相關(guān)的6個(gè)主要的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)開(kāi)展了Matlab仿真工作，仿真結(jié)果表明兩種

4、預(yù)報(bào)方法都達(dá)到了一定的預(yù)報(bào)效果，多層遞階方法由于考慮到汽車(chē)運(yùn)動(dòng)的時(shí)變性和非線(xiàn)性特性，其預(yù)報(bào)精度要高于AR預(yù)報(bào)方法。
　　 基于VB2005、NI Measurement studio和Matlab.NET生成器開(kāi)發(fā)了汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)在線(xiàn)測(cè)量及預(yù)報(bào)軟件。通過(guò)引入VB與Matlab混合編程的思想，充分發(fā)揮了VB的界面優(yōu)勢(shì)和Matlab的數(shù)學(xué)運(yùn)算優(yōu)勢(shì)，減少編程工作量，提高了軟件開(kāi)發(fā)效率。所開(kāi)發(fā)的軟件不但能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)在線(xiàn)測(cè)量和